人工鱼群算法与遗传算法融合求解聚类问题研究

人工鱼群算法(AFSA)是一种新提出的新型仿生优化算法。遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。聚类在数据挖掘、统计学和机器学习等很多领域都有广泛应用。聚类问题实质是一个全局优化问题。将遗传算法中的选择和变异融合到人工鱼群算法,提出一种人工鱼群算法与遗传算法的融合算法,并应用于求解聚类问题,结果该算法保持了AFSA算法简单、易实现的特点,仿真试验取得了较好的效果。     

基于混合策略机制的人工鱼群算法

针对人工鱼群算法在处理多峰函数问题时存在一部分人工鱼处于漫无目的的随机移动、易陷入"早熟收敛"情况造成的收敛速度减慢的缺点,提出一种基于混合策略机制的人工鱼群算法。它借鉴群体位置方差的早熟判断机制,把云发生器产生的杂交和变异算子引入到该算法中,为减少算法计算量,而采用耗散的人工鱼群算法结构。仿真实验表明,该算法比只有一个适应值的人工鱼群算法具有更快的收敛速度,且具有很强的避免局部极小能力,其性能远远优于单一优化方法。     

基于人工鱼群算法的浐灞河流域水资源优化配置研究

【目的】建立以经济、社会和环境效益相对最优为目标的水资源优化配置模型,为实现水资源的协调发展提供支持。【方法】以浐灞河流域为研究对象,采用人工鱼群算法建立水资源优化配置模型并进行求解。【结果】利用建立的水资源优化配置模型,对浐灞河流域各规划水平年(75%保证率)3种不同效益权重组合下的水资源进行了优化配置,配置后相对最优的结果是:研究区2020年可供水量为25 210.8万m3,较配置前增加了2 603.8万m3,缺水率较配置前降低了9.12%;2030年可供水量为28 168.8万m3,较配置前增加了1 911.8万m3,缺水率较配置前降低了6.07%。【结论】通过不同权重组合下的效益计算,选择经济、社会和环境效益权重分别为0.40,0.25和0.35时的水资源优化配置结果,作为浐灞河流域水资源开发利用与社会经济和生态环境保护协调发展的最佳方案。     

基于改进人工鱼群算法的灌区优化配水研究

【目的】建立以灌溉净效益最大为目标的优化配水模型,为灌区优化配水提供新思路。【方法】以西安市周户灌区为研究对象,立足于寻求作物种植面积-水量-产量-经济效益之间的最优关系,建立以灌溉净效益最大为目标的优化配水模型,并利用混沌人工鱼群算法进行求解。【结果】利用所建立的以灌溉净效益最大为目标的优化配水模型进行优化后,灌区总供水量为12 711.44万m3,较常规配水量增加了1 402.67万m3,其中地表供水较常规配水量增加了1 510.67万m3,地下水供水量有所减少;通过作物不同时段分配水量及种植面积的协调,灌区净效益增加了16.37%,粮经比为1∶1.21。【结论】以灌溉净效益最大为目标对灌区配水进行优化后,灌区配水过程更加均匀,同时灌区作物种植结构也得以优化和调整。     

人工鱼群优化在云计算环境中任务调度算法

针对云计算的编程模型框架,提出基于郭涛思想的人工鱼群算法,通过该算法不但能找到总任务完成时间较短的调度结果,而且该调度结果的任务平均完成时间也较短。通过仿真实验将该算法与基本的人工鱼群优化算法进行比较,结果表明,该算法优于基本的人工鱼群优化算法,是一种云计算环境下有效的任务调度算法。     

基于人工鱼群算法的多投资项目资金分配问题

本文基于人工鱼群算法针对多投资项目资金分配问题进行建模分析,其项目需求资金的紧迫性由模糊综合评价方法求得,并且对此问题进行了编程实现.仿真实验结果表明,该算法对求解此类问题非常有效.     

基于简化的人工鱼群算法的水位流量关系拟合

针对传统水位流量关系曲线拟合过程中精度低的问题,采用简化的人工鱼群算法,以水位流量关系曲线拟合的3种准则作为目标函数,优化水位流量关系模型的相关参数a和b,拟合水位流量关系曲线,研究水位流量关系回归问题;通过应用实例将该方法与其它算法进行比较,并比较3种准则下该方法得到的拟合结果的差异.结果表明:简化的人工鱼群算法不仅参数设置简单,而且拟合结果均优于其它方法,是一种较为优秀的全局优化方法,适用于解决非线性优化问题.     

基于人工鱼群算法车辆路径问题的研究

本文应用人工鱼群算法来解决车辆路径问题,由于该问题具有离散型变量的特殊性,因此对基本人工鱼群算法提出改进,在改进算法的基础上对车辆路径问题进行建模和分析,然后编程实现。通过对仿真实验结果的分析,表明了改进算法对求解该类型问题的优越性。     

基于人工鱼群算法的农田灌溉水质评价投影寻踪分析

在分析影响灌溉用水水质因素的基础上,选择酸度、碱度和矿化度为评价因子,建立了灌溉用水水质评价的投影寻踪分析模型,采用人工鱼群算法对评价模型进行优化,并将该模型应用于某灌区灌溉水质的评价。结果表明,用投影寻踪回归分析法进行水质评价。避免了传统评价方法由于主观原因造成的误差,评价结果合理可信,方法简单,为灌溉用水水质的评价提供了新途径。     

基于人工鱼群算法的投影寻踪评价方法研究

从灌区可持续发展的内涵出发,结合评价目标要求和相关的文献资料,从社会性、资源性、经济性、技术性和生态环境性等5个方面,提出了灌区节水改造效益综合评价指标体系,建立了灌区改造综合评价的投影寻踪模型,利用人工鱼群算法优化其投影方向,根据投影值对节水改造效益进行科学评价。将该方法应用于关中大型灌区节水改造项目效益评价中,结果表明,该技术避免了评判专家主观确定权重,评价结果客观准确、方法简单,为灌区改造综合评价提供了一条新的途径。     

基于鱼群算法的多维背包问题研究

将鱼群算法应用于求解多维背包问题,提出一种求解多维背包问题的鱼群算法,MKPAFSA。定义MKPAFSA中的各元素,且引入启发因子和动态因子,并对鱼群算法进行了改进和优化。它减少了人工鱼的搜索时间,有效改善了鱼群算法后期收敛较慢且一般仅能得到满意解域的缺陷。仿真试验取得了较好的结果。     

一种基于人工鱼群算法的Choquet积分回归推广模型

设计了一种基于区间值带符号模糊测度的Choquet积分的非线性回归模型。该模型采用线性规划的方法计算关于区间值带符号模糊测度的Choquet积分值,并通过一种进化算法——人工鱼群算法（AFSA）确定了模型的参数。该算法具有鲁棒性、分组计算、易于结合特定问题等诸多优点。数值试验结果证实了该算法确定模型参数的可行性与有效性。     

一种多维背包问题的n进制编码遗传求解算法

针对传统二进制编码求解多维背包优化问题时算法复杂度高和容易早熟收敛等问题,提出了一种解决多维背包问题的n（n〉2）进制编码遗传算法。该算法采用n进制编码初始化种群,使用变异和交叉算子进化种群,通过修正算子修正不可行解,以保证解满足约束条件,然后利用非劣解集更新算法优化最优前端,使其扩大覆盖率,保证均匀性。20次随机试验结果表明,该算法可有效克服早熟收敛,能够保持种群多样性和求解精度,具有解决复杂多维背包问题的能力。     

单亲遗传算法在多机多阶段FloW-shoP 问题中的应用

讨论单样遗传算法（PGA）在多机多阶段Flow-shop问题（FSMP)中的应用，给出了针对FSMP的两种不同的编码方法和遗传操作方法。仿真结果显示用PGA求解不同规模、不同目标函数的FSMP是有效的。     

基于逐步寻优算法的单库洪水优化调度

介绍了逐次寻优算法在水库洪水调度系统中的应用,主要包括水库洪水调度模型的建立、模型解算过程、洪水调度计算机系统软件的开发等。